サンプルのデータテーブルを次のように作成しました。
DT_EX = dt.Frame({'recency': ['current','savings','fixex','current','savings','fixed','savings','current'],
'amount': [4200,2300,1500,8000,1200,6500,4500,9010],
'no_of_pl': [3,2,1,5,1,2,5,4],
'default': [True,False,True,False,True,True,True,False]})
そして、それは次のように見ることができます、
| recency amount no_of_pl default
-- + ------- ------ -------- -------
0 | current 4200 3 1
1 | savings 2300 2 0
2 | fixex 1500 1 1
3 | current 8000 5 0
4 | savings 1200 1 1
5 | fixed 6500 2 1
6 | savings 4500 5 1
7 | current 9010 4 0
[8 rows x 4 columns]
以下の手順で説明するように、いくつかのデータ操作を行っています。
ステップ1：2つの新しい列がデータテーブルに追加されます
DT_EX[:, f[:].extend({"total_amount": f.amount*f.no_of_pl,
'test_col': f.amount/f.no_of_pl})]
出力：
| recency amount no_of_pl default total_amount test_col
-- + ------- ------ -------- ------- ------------ --------
0 | current 4200 3 1 12600 1400
1 | savings 2300 2 0 4600 1150
2 | fixex 1500 1 1 1500 1500
3 | current 8000 5 0 40000 1600
4 | savings 1200 1 1 1200 1200
5 | fixed 6500 2 1 13000 3250
6 | savings 4500 5 1 22500 900
7 | current 9010 4 0 36040 2252.5
[8 rows x 6 columns]
ステップ2：
辞書は次のように作成され、リストに値が格納されていることに注意してください
test_dict = {'discount': [10,20,30,40,50,60,70,80],
'charges': [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8]}
ステップ 3:
上記のdictで作成された新しいデータテーブルは、データテーブルDT_EXに次のように追加されます。
dt.cbind(DT_EX, dt.Frame(test_dict))
出力：
| recency amount no_of_pl default discount charges
-- + ------- ------ -------- ------- -------- -------
0 | current 4200 3 1 10 0.1
1 | savings 2300 2 0 20 0.2
2 | fixex 1500 1 1 30 0.3
3 | current 8000 5 0 40 0.4
4 | savings 1200 1 1 50 0.5
5 | fixed 6500 2 1 60 0.6
6 | savings 4500 5 1 70 0.7
7 | current 9010 4 0 80 0.8
[8 rows x 6 columns]
ここでは、新しく追加された列 (割引、料金) を含むデータテーブルを確認できます。
ステップ 4:
拡張関数を使用して、test_dictという名前の辞書に渡そうとした列を追加できることがわかっているので、
DT_EX[:, f[:].extend(test_dict)]
出力：
Out[18]:
| recency amount no_of_pl default discount discount.0 discount.1 discount.2 discount.3 discount.4 … charges.2 charges.3 charges.4 charges.5 charges.6
-- + ------- ------ -------- ------- -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- --------- --------- --------- --------- ---------
0 | current 4200 3 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
1 | savings 2300 2 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
2 | fixex 1500 1 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
3 | current 8000 5 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
4 | savings 1200 1 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
5 | fixed 6500 2 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
6 | savings 4500 5 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
7 | current 9010 4 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
[8 rows x 20 columns]
注: この出力では、ディクショナリ キー (割引、料金) ごとに約 8 列が作成され (リストの各要素が入力されます)、新しく追加された列の合計は 16 であることがわかります。
ステップ 5:
私はnumpy配列の値を持つ辞書を作成することを考えていました.
test_dict_1 = {'discount': np.array([10,20,30,40,50,60,70,80]),
'charges': np.array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8])}
私は関数を拡張するためにtest_dict_1を渡しました
DT_EX[:, f[:].extend(test_dict_1)]
出力：
Out[20]:
| recency amount no_of_pl default discount charges
-- + ------- ------ -------- ------- -------- -------
0 | current 4200 3 1 10 0.1
1 | savings 2300 2 0 20 0.2
2 | fixex 1500 1 1 30 0.3
3 | current 8000 5 0 40 0.4
4 | savings 1200 1 1 50 0.5
5 | fixed 6500 2 1 60 0.6
6 | savings 4500 5 1 70 0.7
7 | current 9010 4 0 80 0.8
[8 rows x 6 columns]
このステップで、extend はディクショナリを取得し、新しい列を DT_EX に追加しました。そして、それは期待される出力です。
では、ここで、ステップ 4 で何が起こったのかを理解したいと思いますか? 新しい列を追加するために辞書キーから値のリストを取得しなかったのはなぜですか? ステップ 5 のケースが実行された理由は?
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